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Control de calidad en laboratorio clínico
OBJETIVO El principal inconveniente del análisis periódico del material de control de calidad (QC, por su sigla en ingles) es que el desempeño de la prueba no se monitorea en los períodos de tiempo entre los análisis de control de calidad, lo que podría conducir a la notificación de los resultados defectuosos de las pruebas. El objetivo de este estudio fue desarrollar un procedimiento de QC basado en el paciente para la detección más oportuna de los errores de las pruebas. MÉTODOS Los resultados de un panel Chem-14 medido en el analizador Beckman LX20 se utilizaron para desarrollar el modelo. Cada resultado de la prueba fue predicho de los otros 13 miembros del panel por regresión múltiple, lo que dio como resultado coeficientes de correlación entre el resultado previsto y el medido de> 0,7 para 8 de los 14 ensayos. Se desarrolló un modelo de regresión logística que utilizó el resultado medido de la prueba, el resultado previsto de la prueba, el día de la semana y la hora del día, para predecir los errores de la prueba. El resultado de la regresión logística se registró mediante un estudio CUSUM diario y se utilizó para predecir errores de prueba, con una especificidad fija del 90%. RESULTADOS El promedio de la duración media (ARL) antes de la detección de errores por Regresión Logística CUSUM (CSLR) fue de 20 con una sensibilidad media de 97%, que fue considerablemente más corto que la media ARL de 53 (sensibilidad 87,5%) para un modelo de predicción simple que sólo utilizó el resultado medido para la detección de errores. CONCLUSIÓN Un análisis de regresión logística CUSUM de los datos de laboratorio del paciente puede ser un enfoque eficaz para la detección rápida y sensible de errores de laboratorio clínico. 2: Min WK, Ko DH, Cho EJ, Jeong TD, Lee W, Chun S, Cho HI. A novel quantitative evaluation method for quality control results. Clin Chim Acta. 2015;451(Pt B):175-9. 3: Person NB. Developing risk-based quality control plans: an overview of CLSI EP23-A. Clin Lab Med. 2013;33(1):15-26. 4: Jafri L, Khan AH, Ghani F, Shakeel S, Raheem A, Siddiqui I. Error identification in a high-volume clinical chemistry laboratory: Five-year experience. Scand J Clin Lab Invest. 2015;75(4):296-300. 5: Dalenberg DA, Schryver PG, Klee GG. Analytical performance specifications: relating laboratory performance to quality required for intended clinical use. En Español 2: Méndez Chacon E, Rosero Bixby L, Fernandez Rojas X, Barrantes Jiménez K. Comparación de los resultados de pruebas de laboratorio seleccionadas en un estudio poblacional de adultos mayores de Costa Rica. Población y salud en MesoAmérica. 2007;5(1):1-15. 3: Gil P, Franco M, Galbán G. Evaluación de errores preanalíticos en el laboratorio de planta del HIGA O. Alende de Mar del Plata. Acta bioquím. clín. latinoam. 2016;50(3): 463-8.
Lo invitamos a observar el siguiente gráfico y responder la siguiente pregunta: Regresión múltiple progresiva por pasos para predecir el resultado de la prueba de las otras 13 pruebas en el panel Chem-14. El coeficiente de correlación (R) para el resultado previsto basado en el modelo de regresión múltiple frente al resultado del ensayo medido se muestra en el eje Y. (N = 179.280). En el estudio de regresión múltiple de la figura donde se predicen resultados de 13 pruebas a partir del panel Chem 14 ¿entre qué valores oscilan los coeficientes de variación?
Le informamos que se le obsequiará un CD con material bibliográfico a elección de un listado que tenemos disponible, a los primeros que nos hagan llegar su respuesta correcta al correo electrónico bibliote@fbpba.org.ar.
Jefe Responsable del Sector: Dra. Nilda Fink |
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